热力站日供热量神经网络预测模型比较与分析

作     者：田野 李锐 董妍 王嘉明 TIAN Ye;LI Rui;DONG Yan;WANG Jiaming

作者机构：北京建筑大学环境与能源工程学院北京100044 北京市热力集团有限责任公司北京100026 

基　　金：北京建筑大学未来城市设计高精尖创新中心资助项目(UDC2019011121) 

出 版 物：《煤气与热力》 (Gas & Heat)

年 卷 期：2023年第43卷第1期

页      码：26-29页

摘      要：依据北京某热力站运行数据、气象参数,采用BP神经网络,建立日供热量预测模型,对输入变量、隐含层神经元数量的影响进行分析。当隐含层神经元数量设定为10,输入变量为日平均室外温度、日平均风速、前1日供热量、日最低室外温度、日最高室外温度、前2日供热量、前3日供热量时,预测模型的预测效果最佳。输入层神经元数量为3时,由于输入变量不足,预测模型的预测效果最差。当输入变量为日平均室外温度、日平均风速、前1日供热量、日最低室外温度、日最高室外温度、前2日供热量、前3日供热量时,隐含层神经元数量达到最多时(为15)的预测模型预测效果最佳。隐含层神经元数量并非越多越好,在实际应用中,应选取多个隐含层神经元数量,根据预测效果选取合适的隐含层神经元数量。

主 题 词：BP神经网络 日供热量 预测模型 

学科分类：08[工学] 081404[081404] 0814[工学-地质类] 

D　O　I：10.13608/j.cnki.1000-4416.2023.01.020

馆 藏 号：203117817...